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ParallelEvolCCM: Quantifying Coevolutionary Patterns Among Genomic Features
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OA
AI
DOI：10.1093/gbe/evaf092.png)
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摘要
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协同获得和丢失基因组特征（如基因和可移动遗传元件）可以提供相关功能角色和共享进化轨迹的关键线索。通过捕捉系统发育信号，共进化模型在性能上可以超越基于特征共现和缺失比较的比较方法。我们先前开发了Community Coevolution Model（共进化模型），该模型将每个特征的获得/丢失概率表示为其固有率的组合，并联合所有其他特征的获得和丢失概率。最初实现为R库，我们现在开发了一个R封装器，增加了并行化处理和若干预过滤特征的选项，以提高比较效率。本文描述了ParallelEvolCCM的功能，并将其应用于1000个双歧杆菌属（Bifidobacterium）基因组的数据库。ParallelEvolCCM以MIT许可证发布，可从https://github.com/beiko-lab/arete/blob/master/bin/ParallelEvolCCM.R获取。
Keyword:
phylogenetic proles
coevolution
phylogenetics
AI总结
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引用论文
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